Làm thế nào để Pytorch Lightning xử lý song song dữ liệu trên TPUS

Trong thiết lập TPU, mô hình được sao chép trên mỗi thiết bị và đào tạo song song dữ liệu cho phép mô hình phù hợp với một thiết bị TPU duy nhất trong khi được sao chép trên nhiều thiết bị trong cấu hình phân tán [6]. Cách tiếp cận này cho phép xử lý song song hiệu quả của các bộ dữ liệu lớn, tăng tốc đáng kể thời gian đào tạo.

Để sử dụng TPU với Pytorch Lightning, bạn có thể định cấu hình `Trainer` bằng cách chỉ định số lượng lõi TPU. Ví dụ: để sử dụng một nhóm TPU đầy đủ với 8 lõi, bạn sẽ đặt `tpu_cores = 8` trong khởi tạo` Trainer` [7]. Thiết lập này cho phép song song dữ liệu liền mạch mà không yêu cầu quản lý rõ ràng phân phối dữ liệu trên các lõi TPU.

Tuy nhiên, đối với hiệu suất tối ưu trên TPU, điều quan trọng là phải xem xét các yếu tố như kích thước lô, đánh giá tenxơ, hình dạng tenxơ động và giới hạn tài nguyên để đảm bảo sử dụng hiệu quả tài nguyên TPU [9].